王 萌 曹文航
（河南大学商学院，河南 开封 475004）
随着《中国制造2025》的印发，以及十四五规划的顺利起航，先进制造业的成长成为国家制造业转型的关键。先进制造业具有技术密集、附加值高、成长空间大、带动作用强等特点，是制造业的核心、现代产业体系的脊梁，也是推动工业转型升级的重要“引擎”。先进制造业发展水平的高低是衡量国家现代化程度和综合国力的重要标志，如何在大数据时代来提升制造能力，已成为增强制造业国际竞争力的关键。先进制造业的产品具有工艺专业门类多、加工工艺难度大、制造流程长、零部件配套关系复杂等特征，涉及多产品、多部门、多业务间的协作。因此，先进制造业的工业化与信息化的深度融合是当下研究的热点与难点。
目前，“两化融合”的关键技术主要从任务、作业与制造资源的配置来入手。①任务管理研究。在物联网、云计算、大数据等新一代信息技术迅速发展的同时，产品的市场需求逐渐由生产导向转为用户需求导向，产品的生产方式逐渐从“推式”转向为“拉式”，而市场竞争已从传统规模经济的低价竞争转向大规模定制的范围经济竞争［1-3］。因此，企业应针对不同的用户需求，主动提供客户化（个性化）的产品和服务，吸引用户参与到产品的设计与制造中。②生产计划调度研究。生产计划调度是协同制造的核心内容之一，也是实现任务均衡、资源优化配置的关键技术。为了提高计划的有效性，加强调度的科学性、敏捷性，凸显生产管理计划调度的核心作用，就要加强计划调度与工艺规划的紧密协作。目前，国内外生产计划调度的研究主要集中在以下三个方面，即分布式/柔性生产计划、动态实时作业调度、生产调度系统开发应用［4-6］。③制造资源优化配置。制造资源作为企业生产活动的载体，其是制造企业效益的源泉。制造资源的优化配置是挖掘现有资源潜能、提高资源利用率的有效手段，而制造资源快速、合理的准备是满足零部件正常生产的前提和基础。国内外在制造资源的优化配置和快速准备方面有着大量的研究和应用工作［7-9］。目前，资源采取静态的配置方式，计划和工艺用于对资源进行配置，并没有在统一制造资源数据库的基础上，对资源进行计划和工艺的协同配置，缺乏基于任务均衡的动态资源优化配置模型和多指标资源优选评估方法。
本研究从任务（Order）、过程（Process）和资源（Resource）出发，对先进制造业中要进行“两化融合”的关键技术进行分析。在分析时，可从规划层、运作层和执行层三个纬度对制造流程进行梳理。在研究过程中，对经纬交叉点的任务流程进行梳理与框架搭建。通过对任务分析可知，在大数据环境下，“两化融合”的任务主要有三个，即主动制造、预测制造和制造管理。过程要素的任务分为网络生产计划、多目标协同任务优化和动态规划。资源要素的主要任务包括资源优化配置、资源快速准备和质量监控。本研究将围绕制造业的底层进行分析，重点分析数据层原理，在数据层实现对以上9个任务的支撑，并实现对制造业实体制造要素的支撑。本研究将对研究对象进行转换，对制造任务或制造职能的核心问题进行提取，变为关键技术突破的问题，进而在数据层进行建模、分析与设计。先对OPR进行独立研究，将OPR所涉及的制造任务流程划分为若干问题，通过大数据建模对这些问题进行求解。最后，对这些方法所面临的问题进行分析，并分为若干模块，分别对这些模块进行技术突破。“两化融合”关键技术如图1所示。
图1 “两化融合”关键技术
1.1 主动制造研究
主动制造研究包括对主动制造、预测制造和制造管理与监控的研究，其均在任务范畴内，传统的任务获取是通过企业ERP，从而将订单变为生产计划，再对计划进行分解，并下达到各个生产单元。
1.2 网络制造生产计划研究
针对由工艺分工与生产计划的串行模式导致企业生产任务不均衡、资源配置不合理等问题，研究任务组合的优化方法，从而对多订单任务组合进行优化。研究基于协商机制的任务均衡法，以实现优选订单的均衡分解。研究基于冲突消解策略的任务分配方法，从而优化制造单元间的任务分配。
1.3 协同规划的资源优化配置研究
针对传统车间划分和物理制造单元设置存在分散、割裂及柔性差等问题，基于协同规划来优化资源的配置方法。基于统一的制造资源数据库来研究虚拟制造单元的构建方法，并对基于工艺分工和基于任务均衡的两级资源配置方法进行研究，从而实现对生产任务、制造单元和制造资源的总体优化配置。
1.4 预测制造研究
对预测任务的研究可为制造企业创建一个人工智能的预测模型，其可根据企业的历史订单数据和任务分配情况，对企业未来的任务分配和资源配置进行预测与安排，使先进制造企业的排产与计划能提前准备。
1.5 作业多目标协同优化研究
针对由作业计划与工艺规划交互不够导致的柔性不足问题，对基于变批量的零件计划调整方法进行研究，从而优化生产节拍。研究面向动态工艺路线的作业计划协同优化方法，来增加作业计划的工艺柔性。
1.6 制造管理与监控研究
针对车间设备、工装和物料等制造资源准备周期长、响应速度慢和准备计划不准确等问题，研究如何快速准备工装的方法，并通过工具准备包一体化配送方式来缩短生产准备周期。
1.7 任务同步反馈研究
同步反馈是“数字化”协同制造的关键，其要求智能制造系统在状态感知、实时分析和自主决策的基础上，对外部需求、企业运行状态、研发和生产等作出快速反应。
1.8 实时信息动态调度研究
针对作业调度的实时性差、敏捷性差、动态性差的问题，研究基于现场实时信息的动态调度法。研究动态调度模型，将优化模型进行参数化，并将其存储在模型库中，为模型完善、重用、管理及优化仿真奠定基础。研究智能调度算法，分析智能优化算法的复杂性、收敛性和鲁棒性，来满足大规模、动态问题求解的性能需求。
1.9 质量监控与管理
生产现场管理与控制是否有效将直接影响产品生产过程能否实现低耗、敏捷和顺畅。通过实时采集现场生产数据，为生产管理提供第一手资料。研究制造系统在动态、实时变化环境中的生产过程的进度、状态、质量等控制管理技术，辅助生产过程的决策支持，实现生产过程的自动化及闭环生产管理。
2.1 任务层关键技术研究
通过对任务分析可知，在大数据环境中，协同制造的研究主要有三个方面，即主动制造、预测制造和制造管理。通过工业互联网与移动化联网来获取客户的信息，如客户的习惯、偏好和健康等，甚至能预测客户的需求，提供客户无法拒绝的产品。
2.2 过程层关键技术研究
在已有的网络制造研究中，传统的JSP问题集中或半集中在制造系统上。而在工业4.0环境中，机器等元素都是智能的。因此，整个制造系统将是智能或自主分散的柔性制造系统。将JSP调度问题转化为智能分布式调度建模和优化。集中式大系统问题的复杂性可实现分解，实现最大的灵活性。在该模型中，智能代理的优化目标可分为工作目标、资源目标、工厂目标和系统目标。根据机器的月利用率和月生产效率的系统目标，建立一系列规则。通过对过程的分析可知，在大数据环境中，协同制造的过程研究主要有三个任务，即网络制造、多目标调度和动态调度研究。
2.3 资源层关键技术研究
在已有的资源优化配置研究中发现，RFID、传感器等在工业领域中做出重大贡献。在车间环境中，实体制造对象配有射频识别设备，可实现“智能化”实时采集生产数据，促进车间规划、执行和控制的实时可追溯性、可见性和互操作性，增强先进制造战略和技术的实施。智能集成RFID系统能提高制造过程中的可追溯性和可视性。通过对资源的分析可知，在大数据环境中，协同制造的资源研究主要任务有三个，即资源优化配置、资源快速准备和制造质量控制。
2.4 任务层、过程层和资源层技术融合研究
在资源要素的支撑技术分析中，最终要解决的技术问题为多目标组合优化、非线性聚类、“核”空间映射、非线性预测和模糊表示。经过技术融合，OPR三要素最终所需的技术为数据采集与预处理、数据压缩与特征提取、模式识别（资源模式识别、任务模式识别）、预测（任务预测、资源预测）和决策（调度规则提取与验证）、非线性聚类与“核”方法研究和模糊表示。其中，JSP调度算法与组合优化算法可直接使用经典的多目标优化算法，关键技术的融合与实现路径见图2。相关建模如下。
图2 两化融合关键技术融合实现路径研究
2.4.1 模糊表示。如果存在一个非空集合，然后一个模糊子集U由隶属函数定义μA:U→［0,1］，可解释为一个U上的扩展特征函数χA。U上的所有模糊子集的集合可表示为F（U）。P（U）为U上所有的模糊子集。基于上述原因，可将P（U）归入F（U）。对于任何μ、v⊂F（U），μ⊂v，则对所有μ∈U都满足μ（u）≤v（u）。
2.4.2 决策系统。在定义属性区分能力及重要度之前，要先对决策信息系统进行定义，记为U。U是一个四元组（U,C⋃{d},{Va}a∈C⋃{d}），U={x1,...,xn}是非空的有限集合，xi,i=1,...,n是由条件属性C和决策属性d组成的n个向量数据。C={C1,...,C n}为非空的条件属性的集合，k为条件属性的个数，d为非空决策属性集合，V a,a∈C⋃{d}是所有属性值的集合。
本研究针对河南省先进制造企业“两化融合”中的关键技术问题，研究基于大数据和知识融合的制造机理，实现先进制造业产品研制过程中的数据、规划、运作、执行及控制等的协同，实现技术融合、产品融合、业务融合。通过对关键技术的研究，使先进制造业在信息化及工业化深度融合的过程中，解决原本工艺规划、生产运作、制造执行、过程控制等阶段的协作松散、生产周期长、资源利用率低等问题，在大数据驱动下，通过智能方法的支撑，来提高资源的利用率、缩短制造周期，从而均实现衡化生产，最终推动河南省先进制造业的高质量发展。
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